中药指纹图谱技术是中药质量控制的一种重要手段和方法,能够从整体上全面的反映中药中含有的复杂成分。运用化学计量学方法对各种分析仪器采集得到的有关中药的整体数据进行解析,得到有关中药产地、种类、炮制工艺等方面的信息,进而用于指导中药的质量控制,这是本文的研究目的。本文的研究意义在于将中药指纹图谱与化学计量学方法相结合,可以在化学成分不清楚的情况下,实现对中药的质量控制。在相同仪器、相同实验条件下所得到的中药指纹图谱的相似程度可以反映其成分之间的关系,可以对中药的产地,炮制方法和来源等作出判断,为中药的质量控制以及临床用药提供一定的参考。然而,指纹图谱用于中药质量控制的不足之处在于还无法从指纹图谱中解析得到某个峰或某段峰所表示的药理作用,指纹图谱与中药药理作用的相关性还是不明确的,这也一直是指纹图谱用于中药质量控制待解决的问题。本文的研究内容包括采用高效液相色谱法和近红外光谱法采集和研究了几种常见中药材(包括大黄及其炮制品、中药板蓝根、道地性药材广陈皮和陈皮、陈皮和青皮等)的指纹图谱,并结合化学计量学方法对其进行解析,区分这些中药材的炮制方法和种类,从而有效的监控这些中药的质量。本文首先介绍中药质量控制的进展及目前存在的不足之处和中药指纹图谱用于质量控制的研究现状,指纹图谱的主要构建方法以及发展前景,详细论述了化学计量学方法在中药指纹图谱解析和中药质量控制方面的应用。然后,应用高效液相色谱法构建中药大黄及其炮制品熟大黄和酒大黄的高效液相指纹图谱,研究三种大黄样品间存在的差别,采用液相色谱一质谱结合文献和数据库鉴定出其中的6种成分。利用主成分分析和有监督模式识别方法对其指纹图谱进行解析。结果发现生大黄、熟大黄和酒大黄中所含的成分及含量存在一定的差别。利用该方法可对生大黄及其炮制品进行鉴别和区分,为中药大黄的质量控制提供了依据。其次,采用近红外光谱法研究中药南北板蓝根,建立南北板蓝根及其混伪品的近红外光谱指纹图谱,运用遗传算法—偏最小二乘法、连续投影算法和小波变换对近红外光谱进行有效波长筛选,并将这些筛选的波长用于有监督模式识别方法对样品进行预报和分析,结果表明由小波变换筛选出的变量能较好地反映板蓝根样品的内在信息,得到了最好的模式识别结果。实验进而采用反传—人工神经网络和主成分分析的得分对实验中所采用的板蓝根样品的组成进行预报和分析,结果表明对于大部分样品,由反传—人工神经网络所预报的结果与其实际组成非常接近；用主成分分析的得分变化表示的曲线和板蓝根样品的组成变化之间存在一致的关系。该方法可用于区分南北板蓝根。再次,应用高效液相色谱法建立道地性药材广陈皮和陈皮药材的指纹图谱。陈皮包括广陈皮和陈皮两种药材,其中广陈皮为其道地性药材,二者外形极其相似而在价格、药效等方面存在差异。运用化学计量学方法对二者高效液相色谱指纹图谱得到的信息进行解析,用有监督模式识别方法建立道地性药材广陈皮和陈皮药材的预报模型,可以得到正确的样品分类结果。最后,应用高效液相色谱法和近红外光谱法对中药陈皮和青皮进行分析,建立其色谱和光谱指纹图谱。对近红外数据采用连续投影算法进行有效波长选择,将选择后的波长和色谱数据中匹配出的共有峰作为变量用于化学计量学有监督模式识别方法进行分析,结果表明两种数据所建立的有监督模式识别模型的预测能力都较差。然而采用基于x-y距离结合的样本划分方法对训练集中的样品进行选择和优化后再用于有监督模式识别方法进行分析,得到了较满意的结果,可以正确识别出中药陈皮和青皮。指纹图谱不仅能全面地反映所研究中药的内在化学成分,还可以全面体现出中药所含成分的复杂性,是中药质量控制最有效的方法。本文采用现代色谱和光谱技术建立了大黄及其炮制品、中药板蓝根、道地性药材广陈皮和陈皮、陈皮和青皮等的指纹图谱,提取其指纹图谱中的有效信息,采用化学计量学方法做进一步的分析,应用模式识别方法分析中药某一方面的具体信息,得到了和预期实验日的一致的结论。实验结果表明,文中提出的方法能较好的识别出中药的炮制方法,种类和来源等具体信息,可为监测和控制中药的质量提供一定的参考。